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tkestackgpu-manager在k8s1.23版本之后如何使用

更新时间：2023-10-28

前言：

从Kubernetes 1.23版本开始，tkestack/gpu-manager已经成为GPU设备插件的一部分，需要使用GPU管理器来分配和管理Kubernetes集群中的GPU资源。在本文中，将详细介绍如何在k8s 1.23版本及更高版本中使用tkestack/gpu-manager。

第一步：安装tkestack/gpu-manager插件

要在Kubernetes集群中使用tkestack/gpu-manager插件，首先需要将该插件安装到集群中。可以通过以下步骤完成安装： 1. 下载tkestack/gpu-manager插件的最新版本代码： 
git clone https://github.com/tkestack/gpu-manager.git
cd gpu-manager
2. 使用helm安装tkestack/gpu-manager插件： 
helm install gpu-manager deploy/gpu-manager
3. 运行以下命令，检查gpu-manager的状态是否正常： 
kubectl get po -n kube-system
如果看到gpu-manager的Pod正常运行，则表示插件安装成功。

第二步：检查GPU资源配置

在使用tkestack/gpu-manager之前，需要确保Kubernetes节点上有可用的GPU资源。可以通过以下步骤来检查GPU资源配置： 1. 运行以下命令，查看节点上的GPU资源情况： 
kubectl describe node  | grep nvidia.com/gpu
其中，``是节点的名称。 2. 检查输出结果中的`nvidia.com/gpu`字段，确认节点上是否有GPU资源可用。

第三步：启用GPU资源调度

在Kubernetes集群中，需要在Pod进行调度时将GPU资源分配给它们。可以通过以下步骤启用GPU资源调度： 1. 创建一个名为`gpu-scheduler`的调度策略： 
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/tkestack/gpu-manager/master/example/gpu-scheduler.yaml
2. 在需要使用GPU资源的Pod的定义中，添加一个`gpu-scheduler`标签： 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: gpu-container
    image: your_image_name
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
    labels:
      gpu-scheduler: "true"
...
注意，在上述示例中，`limits.nvidia.com/gpu`字段指定了需要的GPU资源数量。

总结：

从Kubernetes 1.23版本开始，tkestack/gpu-manager已集成为GPU设备插件的一部分，用于管理Kubernetes集群中的GPU资源。在使用tkestack/gpu-manager之前，需要将插件安装到集群中，并检查集群节点上的GPU资源配置。在启用GPU资源调度后，可以在Pod的定义中指定需要的GPU资源数量。通过以上步骤，可以在k8s 1.23版本及更高版本中成功使用tkestack/gpu-manager插件。

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